Warum ein CRM-System mit Predictive Sales Analytics und KI?
Künstliche Intelligenz und CRM: In diesem Beitrag erfahren Sie, was Sie von einem CRM-System mit künstlicher Intelligenz erwarten können.
CRM-Systeme sind heute bei großen Unternehmen längst üblich und Stand der Technik, wenn auch nicht immer erfolgreich implementiert. Bei kleinen und mittlständigen Unternehmen (KMU) besteht häufig noch Nachholbedarf.
Inzwischen läuft längst die nächste Ausbaustufe. Die CRM-Systeme werden um Predictive Sales Analytics/künstliche Intelligenz (KI) erweitert.
Diese Systeme greifen auf die Daten aus der Warenwirtschaft (ERP-Systeme) und/oder die Daten aus den CRM-Systemen zu, um den Vertrieb effektiver und schlagkräftiger zu machen und dabei auch die Vertriebskosten, bezogen auf den erzielten Umsatz, zu senken.
Was ist das Besondere an diesen KI-basierten CRM-Systemen?
Dank Predictive Analytik können diese Systeme anhand der Daten in Ihrem CRM-System/ERP-System das Verhalten Ihrer Kunden und Interessenten recht treffsicher vorhersagen. Dazu wird das Kundenverhalten anhand der Massendaten analysiert und verglichen. Die Stärke von KI-Systemen liegt in der Erkennung von Mustern bei Datenmengen, die den Menschen einfach überfordern. Besonders erfolgreich sind diese Systeme in den folgenden sechs Bereichen:
1. Abwanderung von Kunden
Dass Kunden zur Konkurrenz abwandern, oder aus anderen Gründen verloren gehen, ist völlig normal und wird in der Regel durch die Akquise von Neukunden ausgeglichen. Damit kann man sich abfinden oder etwas dagegen unternehmen. In aller Regel ist es deutlich (ca. 10x) billiger einen Kunden zu halten als einen neuen Kunden zu akquirieren.
Vereinfacht gesagt, erkennt die KI das Verhalten von Kunden, die in der Vergangenheit abgewandert sind und schlägt Alarm, wenn die gleichen Zeichen bei noch kaufenden Kunden anfangen aufzutreten. Ihr Vertrieb kann jetzt das Gespräch mit dem Kunden suchen, die Gründe ermitteln und gegensteuern. Weniger abwandernde Kunden bedeuten geringere Vertriebskosten und potenziell Umsatzwachstum, da akquirierte Neukunden jetzt nicht die verlorenen Umsätze ausgleichen müssen, sondern die Umsätze steigern.
2. Abschlussbereitschaft
Ähnlich wie oben kann die KI erkennen, wann ein Kunde soweit ist, mit Ihnen den Abschluss zu tätigen. Im besten Fall kann die KI Ihnen sogar Vorschläge machen, mit welcher Preisgestaltung Sie den Abschluss erreichen können.Gleichermaßen kann die KI Ihnen natürlich auch Vorschläge machen, mit welcher Preispolitik Sie einen Kunden halten oder gewinnen können.
3. Up- und Cross-Selling
Auch in diesem Bereich kann die KI Ihnen Vorschläge machen. Sie kennen es vielleicht schon von Amazon. Im Bereich der privaten Endverbraucher (B2C) bei Amazon ist dies allerdings deutlich schwieriger, da private Endverbraucher Produkte auch für andere kaufen, bspw. als Geschenk. Im Business-to-Business Bereich (B2B) ist dies deutlich einfacher. Unternehmen kaufen in der Regel nicht für andere ein, sondern für den Eigenbedarf.
Auch haben Sie als verkaufendes Unternehmen in aller Regel doch eine deutlich kleinere Produktpalette als Amazon. Die Vorschläge der KI, basierend auf Data-Mining, werden also mindestens genauso treffsicherer sein wie bei dem Giganten Amazon und das Potenzial für Cross- und Up-Selling aufzeigen.
4. Neukundengewinnung
Auch hier kann ein KI-System eine deutliche Unterstützung bieten. Hervorzuheben ist hier die Bewertung von potenziellen neuen Kunden/Adressen. Bereits nach wenigen Kontakten mit einem potenziellen Kunden kann eine KI Ihnen eine Einschätzung darüber geben, wie hoch die Wahrscheinlichkeit eines Abschlusses mit diesem ist.
Hierbei muss aber betont werden: eine KI gibt Einschätzungen und Wahrscheinlichkeiten auf Basis vorhandener, also alter Daten, aus Ihrem CRM-/ERP-System ab. Bei drastisch veränderten Bedingungen, bspw. Ausfall eines Wettbewerbers, neuer Verkäufer, Produktinnovationen etc., können diese Einschätzungen schnell Makulatur werden. Trotz KI, denken und entscheiden tut immer noch der Mensch! Wenn bspw. ein Wettbewerber aus dem Markt aussteigt, erhöhen sich schlagartig Ihre Chancen auch bei Kunden, die bisher aussichtslos waren, ganz entgegen den Prognosen der KI.
5. Preisgestaltung/Preispolitik
Gerade, wenn Sie viele Produkte und/oder viele Kunden haben, kann Ihnen eine Preiskorridoranalyse auf Produkt- und Kundenebene Spielräume, Optimierungsmöglichkeiten und Widersprüche aufzeigen, die zu zusätzlichem Umsatz und/oder Erträgen führen können.
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6. Vertriebsplanung
Eine intelligente Vertriebsplanung ist der Schlüssel zu einem effizienten, effektiven und damit kostengünstigen Vertrieb. Mittels einer KI können Sie Ihren Vertrieb effektiver steuern und schnellere Abschlüsse bzw. Verkäufe erzielen. Mit einer Analyse des Kundenpotentials und der Verkaufswahrscheinlichkeit können Sie sich auf die Kunden mit dem höchsten Potenzial und der höchsten Kaufwahrscheinlichkeit fokussieren.
Wenn Ihre Produktpalette das hergibt, können Sie die Kunden auch in Gruppen unterteilen (ABC-Analyse) und festlegen, welche Kunden durch den Außendienst betreut werden müssen und bei welchen die Betreuung durch den Vertriebsinnendienst ausreicht. Das kann so weit gehen, dass die KI Vorschläge macht, wann der nächste Kontakt am sinnvollsten ist. Die entsprechenden Best Practices lernt die KI ganz allein.
Zusätzlich sollten Sie ganz allgemein auf die Kausalität achten. Wie erwähnt, eine KI ist stark in der Erkennung von Mustern und Zusammenhängen. Erkannte Zusammenhänge hängen aber nicht immer kausal zusammen, sondern evtl. nur zufällig . Mit einer genügend großen Datenbasis minimieren Sie allerdings die zufälligen Zusammenhänge.
Warum ein CRM-System mit Predictive Sales Analytics/KI? – Fazit
Ein CRM-System, in welches ein KI-Tool integriert ist, hat einige Vorteile gegenüber herkömmlichen CRM-Systemen. Es ermöglicht Ihrem Vertriebsteam Vertriebsmaßnahmen effizient zu priorisieren und zukunftsgerichtet zu planen.
Mit KI-basierten Vertriebsvorhersagen sind Sie Ihrem Wettbewerber immer einen Schritt voraus.
